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AI+教育

Answer

以下是关于“AI+教育”的相关内容:

MQ 老师是知乎的 AI 讲师,拥有国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书,在教育行业工作 15 年以上,教过不同年龄段的学生,也做过校级管理层。过去半年多,一直在探索教育场景中的 AI 实践,写了 200 多篇小文,培训了上千位来自高等院校、K12 国际学校和创新学校的老师、家长和同学,并复盘心路历程分享实践,还绘制了 AI+教师赋能全景图。

在大理举行的 AI+X World Tour 第一期线下活动中,有关于创新教育与 AI 结合的圆桌讨论,涵盖幼儿园田间、私人庭院、农场等场所,参与者包括幼儿园校长、大学老师、教育从业者等,探讨了未来教育的畅想和对 AI+教育的讨论,甚至为会议录音创作了可对话的 GPTs。此外,还有出海主题圆桌和 Agents 框架讨论。

与“AI+教育”前辈聊天得出一些结论:学习通常是功利导向才有强烈付费意愿,如 K12 买课场景中家长更在乎孩子分数;“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比,如懂行业知识的程序员在很多大行业缺口大;在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业、让行业专家懂 AI 投入产出比高,但要找到高价值应用场景;现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。

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References

MQ:AI + 教育 | 实践与探索

大家好,我是MQ老师,知乎的AI讲师,考过了国家工信部,微软,讯飞三个初级人工智能工程师证书。我在教育行业工作15年+,教过2岁到20岁的娃,也做过校级管理层。过去半年多,我一直在探索教育场景中的AI实践:零散写了200+小文,培训了来自30+高等院校,K12国际学校和创新学校等上千位老师,家长和同学。今天这篇来详细复盘我的心路历程并分享实践。半年前画的AI+教师赋能全景图

AI+X World Tour 第一期大理线下活动回顾

在苍山洱海边,随时随地进行深入交流。我们的圆桌讨论非常多样,可以是在幼儿园田间探讨创新教育与AI的结合,在私人庭院享用早餐的同时分享出海产品经验,也可以在农场畅谈Agents框架和应用教育主题圆桌大理诞生了非常多的创新教育,我们拉上幼儿园的校长,大理大学机器学习的老师,还有把AI用的炉火纯青的教育从业者,汇聚在云朵幼儿园的农场,进行了未来教育的畅想和对AI+教育的讨论。探讨到各种可能性,以及对孩子未来世界的畅想,也深入到心理和哲学的领域,大家坦诚分享令人感动和深思我们甚至为本次圆桌的会议录音[创作了一个可以对话的GPTs](https://chat.openai.com/g/g-5QCy6VX1A-aijiao-yu-tao-lun),让没有到场的同学也参与进来。[heading2]出海主题圆桌[content]我们还有一场专注于“出海”主题的圆桌,在私人庭院中,享用主人亲手制作的面包和各种手工酱料,一边吃一边畅谈。[heading2]Agents框架讨论[content]这次讨论会在一个农场进行,大家在自然的氛围中深入探讨Agents框架和Agents应用还有洱海边咖啡馆,聊着prompt,看着海鸥,偶尔回头看看苍山,心旷神怡

笔记:与AI+教育前辈聊天

昨天跟一位“AI+教育”行业的前辈,聊了下“学习AI”相关的问题,下面是一些小的结论:1、学习是反人性的,所以通常只有功利导向的“学习”,才会带来强烈的付费意愿。比如,在真实的K12买课场景中,很多家长根本不在乎孩子「能力」是否提升,他们更在乎老师能不能押对考试的题目,直接让孩子多拿「分数」。2、“突破性新技术+垂直行业知识”的组合,一般能为学习者带来更高的投入产出比。拿程序员举例,如果单纯看996的新闻,还以为中国程序员早已供大于求了。但在很多很大的行业里,懂该行业知识的程序员缺口大的不得了,很多时候只能找高潜应届生从头开始培养。典型的有,银行嗷嗷缺金融科技人才,车企嗷嗷缺智能网联人才,智能制造行业嗷嗷缺数字化转型技术人才。3、放在AI领域,则意味着「让AI工程师懂行业,让行业专家懂AI」,这个学习的投入产出比可以做到很高。但前提是,一定要找到AI在该行业的高价值应用场景。找到之后,AI工程师会发现,如果说自己的技术在那个领域创造的价值是西瓜,那么在手头的这个领域创造的价值可能就只是芝麻,孰轻孰重,他会知道怎么选;行业专家也会发现,在他的专业领域,很多事情的效率可以提升10倍以上,他不仅有机会真正做到“一个人就是一支队伍”,还可以为组织为行业复制出无数个「能达到80%水平的自己」。4、现阶段,之所以「AI口嗨者众,AI实干家寡」,最主要的原因是没有能带来足够正反馈的高价值应用场景。

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
AI怎么影响家庭教育
AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为,AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识,而是提供真实数据,让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正,优化自身的先天大模型。 在 AI 时代,家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型,具有超强的数据处理能力,家庭教育是让孩子的大模型“本地化”,家长对孩子的教育是一种大模型的微调,应顺势而为,使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外,培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后,搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣,还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。
2025-03-28
ai教育相关产品
以下是一些与 AI 教育相关的产品信息: 文章《Koji:当大家反对用 AI 育儿时,它却“救”了我两次!》中提到了 Khanmigo AI 这款产品,它能够引导学生自己寻找答案,培养批判性思维能力。 在【已结束】AI 创客松中,有以下与儿童教育相关的小组和想法: 智慧启蒙家小组,计划开发针对儿童的 AI 教育游戏、创建 AI 驱动的儿童教育平台、设计儿童心理健康监测和干预系统。 多元探索者小组,打算开发基于 multiagent 生态的游戏化 AI 学习平台、创造模拟真实世界交互的 multiagent 系统、设计创新 AI 商业模型。 教育领域的 Top10 AI 产品数据如下: QChat,4 月访问量 14220 万次,相对 3 月变化 0.068。 CheggMate,4 月访问量 4906 万次,相对 3 月变化 0.042。 Khanmigo,4 月访问量 4570 万次,相对 3 月变化 0.015。 Brainly:AI Homework Helper,4 月访问量 3102 万次,相对 3 月变化 0.023。 Turnitin,4 月访问量 1677 万次,相对 3 月变化 0.149。 WolframAlpha,4 月访问量 983 万次,相对 3 月变化 0.054。 gauthmath,4 月访问量 656 万次,相对 3 月变化 0.558。 Socratic by Google,4 月访问量 467 万次,相对 3 月变化 0.037。 Aistote,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.207。 PTE APEUni,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.198。
2025-03-28
AI如何做教育相关的智能体
以下是关于 AI 如何做教育相关智能体的一些信息: 一分钟提升认知系统: 项目概述:这是一个致力于成为用户知识源泉和全方位学习伙伴的 AI 智能体,通过提供丰富资源和个性化指导,帮助用户快速提升认知水平和激发学习兴趣,运用费曼学习法让用户更好理解。 核心功能: 欢迎与引导:以友好方式欢迎用户,明确自身定位。 多领域知识覆盖:涵盖科学、文学、技术、艺术、思维、创意等领域。 个性化学习支持:通过询问用户的学习目标、兴趣、进度和困难,提供定制化帮助。 项目亮点: 高效学习,提升效率。 广泛知识覆盖,满足多样化需求。 个性化互动,提供定制体验。 问题解决导向,关注困难并提供帮助。 双系统引导回复问题,包括启发式和引导式提问。 应用场景: 自主学习,帮助学生、职场人士等。 兴趣探索,引导发现新兴趣。 问题解决,提供实时指导。 教育辅助,作为教师工具提供个性化支持。 会议记录: 与教育结合是理想方向。 展示 AI 的能力边界。 实现办公提效。 提前收集教育领域需求,针对性做产品和服务,包括办公提效具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、孩子成长体系记录、成长游戏、朗读评判、文生图和视频在备课中的应用、学科教育辅助、分析学生行为、教师模拟培训等。 企业方面,可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、云平台、大模型、编程辅助等。 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf_: 教师使用 AI 小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 应用场景包括个性化教学、提供实时反馈和策略知识支持,学生评估(如模仿各类考试题型、生成主观反馈和报告),深度学习场景(如学习学生心理支持),专业成长(如论文写作辅助、行政工作等)。 涉及的工具和功能包括 OpenCat 能实现随便聊聊、翻译、生成图片、对话搜索、内容摘要和亮点扩展等,还有课堂语言分析师、播客总结、课程计划等。
2025-03-24
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值,主要体现在以下几个方面: 1. 为教师减负:通过复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,创造新的原创内容,帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式:例如让历史人物亲自授课,知识获取不再受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育:根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,满足学生学习需求,提高学习成果,缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长:人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴,给予孩子社会奖励,促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
AI+教育的产品有哪些
以下是一些 AI+教育的产品: 1. Khanmigo:由可汗学院出品,接入 4.0 的 API。采用苏格拉底式教学法,不直接给答案,而是引导学生思考,可全科目随问随答,涵盖数学等科目,一个月 88 元。 2. 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中的相关教育产品:可通过网址 aiwatch.ai 查看,包含教育工具图谱等信息。 3. 对于不同岗位和背景的人员,如张浩普(产品经理)、夙愿(学生)等,“AI+教育”相关主题适合参与自动化作业批改、语言学习工具等项目的开发。
2025-03-21